Estimating the Economic Impact of Mining Accidents: A Case Study from Peru
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to evaluate the real costs of accidents and their impact on the management of a mining company, (Case: Fatal accident of a worker and the total loss of a backhoe), the causes that originated this study is that the vast majority of companies do not technically analyze all the costs involved as production loss due to the stoppage of the company's activities (costs of machinery and equipment rental, food and stay of workers, fines stipulated by law, compensation, loss of image, among others), whose consequence is the ignorance of the real amount of the loss generated by the accident.The previous studies were carried out with the Simonds Method or Average Costs, which improves Heinrich's study, and gives us an equation to calculate the costs: CT = CS + (CPi x Ai) + Ce, which was surpassed by Frank Bird's method, by means of his famous iceberg of accident costs, however these were carried out in factories in the United States, but the norms and laws of that country do not agree with those of Peru, which is why taking into account all this and adapting it to those of Peru, The present research work has been carried out, in which other variables have been considered, such as losses in the process, costs caused by work stoppages, collaborators' salaries, machinery stopped due to sanctions by the corresponding ministry (MEM), and miscellaneous costs; From the comparative result with the Frank Bird method, the sum of $980,000 USD has been calculated, while with the Frank Bird study the sum of $980,000 USD has been calculated.000 USD, while with the study we have carried out we have calculated the sum of $3,856,710.30,being a considerable loss that the insurance does not cover and is assumed by the mining company or mining contractor, this study will be a valuable contribution for the top management of the companies.It is concluded that with the previous research methods it is not possible to know the real cost of the loss with which the company could make a favorable investment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».